Spatial Inference in Sensor Networks using Multiple Hypothesis Testing and Bayesian Clustering

Martin Gölz, Michael Muma, Topi Halme, Abdelhak Zoubir, Visa Koivunen

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

6 Sitaatiot (Scopus)
151 Lataukset (Pure)

Abstrakti

The problem of statistical inference in large-scale sensor networks observing spatially varying fields is addressed. A method based on multiple hypothesis testing and Bayesian clustering is proposed. The method identifies homogeneous regions in a field based on similarity in decision statistics and locations of the sensors. High detection power is achieved while keeping false positives at a tolerable level. A variant of the EM-algorithm is employed to associate sensors with clusters. The performance of the method is studied in simulation using different detection theoretic criteria.
AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2019 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
KustantajaIEEE
Sivut1-5
Sivumäärä5
ISBN (elektroninen)978-9-0827-9703-9
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2019
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaEuropean Signal Processing Conference - Coruna, Espanja
Kesto: 2 syysk. 20196 syysk. 2019

Julkaisusarja

NimiEuropean Signal Processing Conference
ISSN (painettu)2219-5491
ISSN (elektroninen)2076-1465

Conference

ConferenceEuropean Signal Processing Conference
LyhennettäEUSIPCO
Maa/AlueEspanja
KaupunkiCoruna
Ajanjakso02/09/201906/09/2019

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Spatial Inference in Sensor Networks using Multiple Hypothesis Testing and Bayesian Clustering'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä